深度剖析HBase负载均衡和性能指标
深度剖析HBase负载均衡和性能指标
在分布式系统中,负载均衡是一个非常重要的功能,HBase通过Region的数量实现负载均衡,即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。
内容
HBase系统负载均衡是一个周期性的操作,通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上,通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔,默认是5分钟。触发负载均衡操作是有条件的,但是如果发生以下情况则不会触发负载均衡操作:
l 负载均衡自动操作balance_switch关闭,即:balance_switch false;
l HBase Master节点正在初始化操作;
l HBase集群中正在执行RIT,即Region正在迁移中;
l HBase集群正在处理离线的RegionServer;
负载均衡算法
HBase执行负载均衡操作的时候,如何判断各个RegionServer节点上的Region个数是否均衡,这里通过以下步骤来判断:
l 计算均衡值的区间范围,通过总Region个数以及RegionServer节点个数,算出平均Region个数,然后在此基础上计算最小值和最大值;
l 遍历超过Region最大值的RegionServer节点,将该节点上的Region值迁移出去,直到该节点的Region个数小于等于最大值的Region;
l 遍历低于Region最小值的RegionServer节点,分配集群中的Region到这些RegionServer上,直到大于等于最小值的Region;
l 负责上述操作,直到集群中所有的RegionServer上的Region个数在最小值与最大值之间,集群才算到达负载均衡,之后,即使再次手动执行均衡命令,HBase底层逻辑判断会执行忽略操作。
算法流程实例
下面笔者通过实际的应用场景来给大家剖析HBase负载均衡算法的实现流程。举个例子,假如我们当前有一个5台节点规模的HBase集群(包含Master和RegionServer),其中2台Master和3台RegionServer组成,每台RegionServer上的Region个数,如图所示:
图1
执行负载均衡操作之前,首先计算集群中总的Region个数,当前实例中集群中的Region总个数为175+56+99=330,然后计算每个RegionServer需要容纳的Region平均值,计算结果:
平均值(110) = 总Region个数(330) / RegionServers总数(3)
计算最小值和最大值来判断HBase集群是否需要进行负载均衡操作,计算公式:
# hbase.regions.slop 权重值,默认为0.2
最小值 = Math.floor(平均值 * (1-0.2))
最大值 = Math.ceil(平均值 * (1+0.2))
HBase集群如果判断各个RegionServer中的最小Region个数大于计算后的最小值,并且最大Region个数小于最大值,这是直接返回不会触发负载均衡操作。根据实例中给出的Region数,计算得出最小值Region为88,最大值Region为120。
由于实例中RegionServer2的Region个数为56,小于最小值Region数88,而RegionServer1的Region个数为175,大于了最大值Region数120,所以需要负载均衡操作。
HBase系统提供管理员命令来操作负载均衡,具体操作命令:
# 使用hbase shell命令进入到HBase控制台,然后开启自动执行负载均衡
hbase(main):001:0> balance_switch true
balance_switch命令底层实现balance_switch.rb和admin.rb文件源码:
图2
此命令输出的是之前负载均衡器balancer的开关设置,再看balance_switch命令处理实现源码:
图3
此时HBase负载均衡自动操作就开启完毕,但是如果我们需要立即均衡集群的Region个数怎么办?这里HBase也提供管理命令,通过balancer命令来实现,操作命令:
hbase(main):001:0> balancer
balancer命令实现查看balancer.rb和admin.rb文件源码:
图4
图5
该命令通过调用负载均衡器balancer的balanceCluster()方法生成负载均衡计划执行集群的负载均衡操作,Master实现负载均衡底层源码:
图6-1
图6-2
但是这样每次手动执行,每次均衡的个数不一定能满足要求,那么我们可以通过封装该命令,用脚本来调度执行,具体实现代码:
图7
此脚本默认执行20次,可以通过输入整型参数来自定义执行次数。
当HBase集群检查完所有的RegionServer上的Region个数已打要求,那么此时集群的负载均衡操作就已经完成了。如果没有达到要求,可以再次执行上述脚本,直到所有的Region个数在最小值和最大值之间为止。当HBase集群中所有的RegionServer完成负载均衡后,实例中的各个RegionServer上的Region个数分布,如图所示:
图8
此时各个RegionServer节点上的Region个数均在最小值和最大值范围内,HBase集群各个RegionServer节点上的Region处理均衡状态。
性能指标
HBase系统有一个非常重要的性能指标,那就是集群处理请求的延时。HBase系统为了反应集群内部处理请求所耗费的时间提供一个工具类即:
org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
此类主要用户检查HBase系统的耗时状态。如果不知道使用方法,通过help命令来查看具体的用法,操作命令:
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -help
(1)查看集群中每个表中每个Region的耗时情况
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
(2) 查看money表中每个Region的耗时情况,多个表之间使用空格分割
# 查看money表和person表
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary money person
(3) 查看每个RegionServer的耗时情况
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver dn1
通常情况下我们比较关注每个RegionServer节点的耗时情况,将该命令封装一下,然后打印集群中每个RegionServer的耗时情况,脚本实现:
图9
总结
维护HBase集群,比如重启某几个RegionServer节点后,可能会发送Region不均衡的情况,这时如果开启自动均衡后,需要立即使当前集群上其他RegionServer上的Region处于均衡状态,那么就可以使用手动均衡操作。另外,HBase集群各个RegionServer的耗时情况,能够反映当前集群的健康状态。
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